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申请/专利权人：杭州师范大学
摘要：本发明涉及一种基于演化神经网络架构搜索的单目深度估计方法，首先定义用于深度估计的编码器架构的神经架构搜索空间；然后利用基于遗传算法的神经架构搜索算法在用于深度估计的编码器架构的神经架构搜索空间进行搜索得到最优架构，作为单目深度估计编码器的主干网络，并在主干网络中加入金字塔卷积，单目深度估计编码器与上采样解码器一同构成单目深度估计网络；之后再对单目深度估计网络进行训练，直至网络收敛；最后将测试集输入至训练好的单目深度估计网络，获得图像中每个像素点的预测深度值。本发明将神经架构搜索算法和单目深度估计算法结合，相比较于传统手工架构编码器的单目深度估计算法，具有较高的精度和较小的参数量。
主权项：1.一种基于演化神经网络架构搜索的单目深度估计方法，其特征在于：首先定义用于深度估计的编码器架构的神经架构搜索空间；然后利用基于遗传算法的神经架构搜索算法在所述用于深度估计的编码器架构的神经架构搜索空间进行搜索，在此过程中，将深度估计的准确度作为遗传算法的适应度值，来引导种群更新的方向，经过多次迭代演化得到最优架构；搜索结束后，将最优架构作为单目深度估计编码器的主干网络，并在主干网络中加入金字塔卷积，单目深度估计编码器与上采样解码器一同构成单目深度估计网络；之后再对所述单目深度估计网络进行训练，直至网络收敛；最后将测试集输入至训练好的所述单目深度估计网络，获得图像中每个像素点的预测深度值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州师范大学 基于演化神经网络架构搜索的单目深度估计方法
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